
Fundamental היא חברת בינה מלאכותית ארגונית ותוכנה כשירות, המפתחת מודלים גדולים לנתונים טבלאיים (LTMs), ובהם NEXUS, כדי לזהות דפוסים ולחזות תוצאות בנתונים מובְנים. פלטפורמת הניתוח החזוי שלה מסייעת לארגונים גדולים להפיק תובנות ממסדי נתונים עם מעט קוד, או לחבר את המודלים באופן מעמיק יותר לסביבות ענן כגון AWS. החברה, המבוססת על מחקר אקדמי, מתמקדת בפרטיות, באבטחה ובפריסה הניתנת להרחבה של יישומי נתונים ארגוניים.
חוקר למידת מכונה — עבודה מרחוק בישראל
הצטרפו למעבדת המחקר הארגונית של Fundamental בתחום הבינה המלאכותית כדי לפתח ולהעריך מודלי יסוד. שפרו ארכיטקטורות מודלים, אימון, הערכה והסקה לאורך מחזור החיים של למידת המכונה.
תיאור
- סיוע בהמשגה, בתכנון, במימוש ובהערכה של מודלים ללמידת מכונה לפריסה בעולם האמיתי
- תרומה לאורך מחזור החיים המלא של פיתוח המודל
- שיפור ביצועי המודל באמצעות ארכיטקטורות וטכניקות אימון חדשות
- הגדרה ותחזוקה של פרוטוקולי הערכה קפדניים
- פיתוח גישות לאימון ולהסקה יעילים של מודלים
- בניית תוכנות מחקר המאפשרות ניסויים ואימות מהירים
דרישות
- הבנה מעמיקה של תהליך מחקר למידת המכונה המלא
- יסודות איתנים בהנדסת תוכנה
- מיומנויות Python מתקדמות וניסיון עם מסגרות ללמידת מכונה
- ניסיון מעשי לאורך מחזור החיים של פיתוח מודלי בינה מלאכותית
- ניסיון בשימוש במסגרות ובכלים לתשתיות למידת מכונה
- יכולת מוכחת לפתח שיטות, אלגוריתמים ומודלים חדשים ללמידת מכונה
- ניסיון עם GPUs או TPUs ועם מערכות אימון מבוזרות
- ניסיון בהגדלת קנה המידה של מודלים ותצורות אימון
- ידע בשיטות ובאלגוריתמים קלאסיים של למידת מכונה
- ידע מעמיק בטכניקות למידה עמוקה
- התמחות במחקר ארכיטקטורות, זיקוק, הערכה, יצירת קוד, מודלי שפה גדולים או תחום רלוונטי אחר מהרשימה היא יתרון משמעותי
- ניסיון עם מודלי יסוד כגון LLMs רצוי
- מחקר שפורסם בכנסים בתחום הבינה המלאכותית רצוי
- תרומות בקוד פתוח לפרויקטים של למידת מכונה רצויות
- ניסיון עם נתונים טבלאיים או אנליטיקה חזויה רצוי
- דירוג Kaggle גבוה רצוי
הטבות
- חבילת שכר והון עצמי עם תגמול תחרותי
- ביטוח בריאות מקיף לעובדים ולתלויים בהם
- חופשת לידה והורות בתשלום לכל ההורים הטריים, כולל הורים מאמצים והורים באמצעות פונדקאות
- סיוע במעבר לעובדים העוברים לאחד ממיקומי משרדי החברה
- תרבות ממוקדת-משימה ובעלת אגו נמוך, המעריכה נקודות מבט מגוונות, אחריות וביצוע נחוש